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其次，论文中提到的这种缺点，当采用随机嵌入的方式也会有么？毕竟随机嵌入的方式顶多算是没有先验，但不至于有这么严重的不对称性，随机嵌入的效果在NER上会比论文中的嵌入方式表现好么？
论文研读笔记1.1研究动机本周研读的论文是ChineseNERUsingLatticeLSTM,这篇文章发表于ACL2018，应该是预训练模型大行其道之前，命名实体识别的STOA。本文的核心思想是在基于字的LSTM+crf的经典模型的基础上，将词的信息也编码进去，利用大量自动分词的语料来加强对于命名实体…
1.论文研读笔记1.1研究动机本周研读的论文是ChineseNERUsingLatticeLSTM,这篇文章发表于ACL2018，应该是预训练模型大行其道之前，命名实体识别的STOA。本文的核心思想是在基于字的LSTM+crf的经典模型的基础上，将词的信息也编码...
既然模型打不动了，然后我找了找ACL2020做NER的论文，看看现在的NER还在做哪些事情，主要分几个方面多特征：实体识别不是一个特别复杂的任务，不需要太深入的模型，那么就是加特征，特征越多效果越好，所以字特征、词特征、词性特征...
虽然以前也遇到过NER漏标的问题，也采用了一些方法去处理，但是没有系统思考过这个问题，偶然发现的一篇博客，说到了这个问题，感觉讲解的比较全面，还有实验论证，分享给大家ICLR2021中唯一录取的NER论文：NER数据存在漏标怎么办？
这是2021年ACL上的一篇文章《BERTifyingtheHiddenMarkovModelforMulti-SourceWeaklySupervisedNamedEntityRecognition》，其任务是使用多个弱监督数据的噪音标签来学习NER，实验结果在四个数据集上实现了最优。论文链接：https://cl-long.482
ner论文笔记：BetterModelingofIncompleteAnnotationsforNamedEntityRecognitionNLPCC2020的任务三考虑噪音标注以及不全标注信息的情况下来构造信息抽取系统。当给定实体类别，实体的一个列表，还有大量未标注语料时，我们如何设计改进...
神经网络结构在命名实体识别（NER）中的应用近年来，基于神经网络的深度学习方法在自然语言处理领域已经取得了不少进展。作为NLP领域的基础任务—命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）也不例外，神经网络结构在NER中也取得了不错的效果。。最近，我也阅读学习了一系列使用神经...
其次，论文中提到的这种缺点，当采用随机嵌入的方式也会有么？毕竟随机嵌入的方式顶多算是没有先验，但不至于有这么严重的不对称性，随机嵌入的效果在NER上会比论文中的嵌入方式表现好么？
论文研读笔记1.1研究动机本周研读的论文是ChineseNERUsingLatticeLSTM,这篇文章发表于ACL2018，应该是预训练模型大行其道之前，命名实体识别的STOA。本文的核心思想是在基于字的LSTM+crf的经典模型的基础上，将词的信息也编码进去，利用大量自动分词的语料来加强对于命名实体…
1.论文研读笔记1.1研究动机本周研读的论文是ChineseNERUsingLatticeLSTM,这篇文章发表于ACL2018，应该是预训练模型大行其道之前，命名实体识别的STOA。本文的核心思想是在基于字的LSTM+crf的经典模型的基础上，将词的信息也编码...
既然模型打不动了，然后我找了找ACL2020做NER的论文，看看现在的NER还在做哪些事情，主要分几个方面多特征：实体识别不是一个特别复杂的任务，不需要太深入的模型，那么就是加特征，特征越多效果越好，所以字特征、词特征、词性特征...
虽然以前也遇到过NER漏标的问题，也采用了一些方法去处理，但是没有系统思考过这个问题，偶然发现的一篇博客，说到了这个问题，感觉讲解的比较全面，还有实验论证，分享给大家ICLR2021中唯一录取的NER论文：NER数据存在漏标怎么办？
这是2021年ACL上的一篇文章《BERTifyingtheHiddenMarkovModelforMulti-SourceWeaklySupervisedNamedEntityRecognition》，其任务是使用多个弱监督数据的噪音标签来学习NER，实验结果在四个数据集上实现了最优。论文链接：https://cl-long.482
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